向量归一化通过将其缩放到单位长度（大小为 1）来转换嵌入，同时保留其方向。这是通过将向量的每个分量除以其欧几里得范数（平方和的平方根）来完成的。主要效果是相似度计算（例如余弦相似度）等同于归一化向量的点积。例如，如果两个嵌入在归一化前的点积为 0.8，则归一化后它们的余弦相似度也将是 0.8。这简化了比较，因为余弦相似度直接测量向量之间的角度，而忽略了大小差异。
归一化提高了依赖于向量相似度的任务的一致性。例如，在推荐系统中，用户和物品嵌入通常会被归一化，以确保推荐基于兴趣的一致性（向量方向），而不是受欢迎程度（向量大小）。类似地，在语义搜索中，对文本嵌入（例如，来自 BERT 等模型）进行归一化可以确保文档相关性完全根据语义接近度来判断，而不是文档长度。一个实际例子是在最近邻搜索中使用归一化嵌入之间的余弦相似度：向量如 [3, 4]（大小为 5）和 [6, 8]（大小为 10）在归一化后会变成 [0.6, 0.8]，尽管原始大小不同，但它们的相似度分数为 1.0。
然而，归一化并非总是带来好处。如果大小携带有意义的信息——例如，在嵌入中，更高的值表示置信度或频率——归一化可能会丢弃有用的信号。在垃圾邮件检测模型中，电子邮件嵌入的大小可能反映了可疑关键词的数量，而归一化会将其抹去。开发者必须根据任务来决定：对于侧重方向的任务（语义相似度）使用归一化，但在大小很重要的任务（异常检测）中避免使用它。scikit-learn 的 Normalizer 或手动缩放（vector / np.linalg.norm(vector)）等工具使得实现变得简单明了。